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基于逻辑回归的中文在线评论有效性检测模型
引用本文:吴含前,朱云杰,谢珏. 基于逻辑回归的中文在线评论有效性检测模型[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2015, 0(3)
作者姓名:吴含前  朱云杰  谢珏
作者单位:1. 东南大学计算机科学与工程学院,南京,210018
2. 东南大学 蒙纳士大学苏州联合研究生院,苏州,215123
基金项目:国家自然科学基金资助项目,国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2015AA015904).
摘    要:为了实现电子商务和社交网络中文在线评论有效性的自动化检测,提出了一种单一主题环境下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型.中文在线评论有效性的检测可以归结为分类问题,结合中文在线评论的特点提取了9个特征以构建分类模型;为获取核心特征主题的相关度,采用基于关联规则的评论名词模式优化了ICTCLAS中文分词系统的主题识别,进而利用交叉语言模型获取在线评论主题相关度.实验中采取了人为标定的1 000条评论作为样本,把支持向量机分类模型作为对比进行试验,利用数据挖掘工具Weka进行计算.结果表明,采用优化评论名词模式下基于逻辑回归的垃圾评论检测模型结果的准确率达到83.54%,比支持向量机分类模型计算得到的准确率高2.10%.

关 键 词:在线评论有效性  逻辑回归  关联规则

Detection model of effectiveness of Chinese online reviews based on logistic regression
Wu Hanqian,Zhu Yunjie,Xie Jue. Detection model of effectiveness of Chinese online reviews based on logistic regression[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 2015, 0(3)
Authors:Wu Hanqian  Zhu Yunjie  Xie Jue
Abstract:
Keywords:effectiveness of online review  logistic regression  association rule
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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